Udostępnij za pośrednictwem

Przewodnik projektowy dotyczący operacji pojazdów autonomicznych (AVOps)

  • Artykuł

Ten artykuł zawiera omówienie etapów, architektury i wyzwań związanych z tworzeniem zaplecza w celu umożliwienia rozwiązania pojazdów autonomicznych na dużą skalę. Aby dowiedzieć się więcej na temat tych informacji, rekomendacji technologicznych i rozwiązań open-source dla określonych obszarów, takich jak symulacje i modele danych, zobacz pomysł rozwiązania dotyczący Zautomatyzowanych Operacji Pojazdów .

Operacje pojazdów autonomicznych (AVOps) zwykle wymagają znacznej ilości miejsca do magazynowania i obliczeń:

  • Przechwytuj i przetwarzaj dane oraz sceny z pojazdów testowych jako materiał szkoleniowy dla modeli percepcji, których pojazdy potrzebują do autonomicznej jazdy.
  • Trenowanie modeli percepcji w celu rozpoznawania środowiska jako podstawowej funkcjonalności autonomicznej jazdy.
  • Przeprowadzaj walidację bezpieczeństwa na podstawie symulacji otwartej pętli i zamkniętej pętli.

Kluczowe etapy

Opracowywanie rozwiązania autonomicznego jazdy (AD) zwykle obejmuje trzy kluczowe etapy:

  • Pozyskiwanie i opracowywanie danych. Zbieranie i uściślenie starannie wybranych zestawów danych na potrzeby opracowywania zaawansowanych systemów pomocy kierowcy/pojazdów autonomicznych (ADAS/AV).
  • Iteracyjne testowanie, trenowanie i symulowanie. Symulacja i szkolenie modeli ADAS/AV w licznych scenariuszach rzeczywistych danych.
  • Skompiluj i zweryfikuj. Weryfikacja i walidacja oprogramowania w połączonych pojazdach.

AVOps implementuje cykl rozwoju związanego z autonomiczną jazdą.

Diagram przedstawiający cykl rozwoju autonomicznej jazdy.

Elementy architektury

Architektura AVOps składa się z następujących czterech głównych elementów. W następnym artykule z tej serii opisano te elementy bardziej szczegółowo.

  • Metodyka DataOps. Pozyskiwanie danych pomiarowych (wideo, obrazy, lidar i radar), przygotowywanie i wyodrębnianie danych oraz nanoszenie etykiet na dane.
  • Metodyka MLOps. Trenowanie algorytmów, takich jak modele percepcji i modele po percepcji.
  • ValOps. Zweryfikuj autonomiczne funkcje jazdy na podstawie wytrenowanych modeli i surowych danych rzeczywistych.
  • Funkcje scentralizowane avOps. Udostępniaj nadrzędne funkcje, takie jak wyszukiwanie metadanych, wykaz danych, ogólna aranżacja, ład platformy i standardowe szablony infrastruktury.

Diagram przedstawiający elementy architektury AVOps.

Wyzwania

  • Zbieranie danych. Zbieranie i analizowanie dużych ilości danych w celu zidentyfikowania wzorców i poprawy wydajności pojazdu w czasie. Większość kosztów opracowywania pojazdów autonomicznych jest przeznaczona na zarządzanie danymi i testowanie.
  • Zarządzanie danymi. Obsługa dużych ilości danych generowanych przez czujniki i systemy pojazdów oraz określanie, które dane są przydatne.
  • Pokrycie scenariuszowe Zapewnienie, że OEM przetestował pojazd w różnych scenariuszach, w tym w różnych warunkach pogodowych, oświetleniowych i drogowych.
  • Złożoność. Zarządzanie dużym i zróżnicowanym zestawem algorytmów i systemów wymaganych do operacji autonomicznych.
  • Weryfikacja i walidacja. Dokładnie przetestuj oprogramowanie, aby upewnić się, że działa zgodnie z oczekiwaniami w wielu scenariuszach i środowiskach.
  • Dostępność danych. Udostępnianie danych. Globalnie rozproszone zespoły i strony trzecie utrudniają współdzielenie.

Metodyka AVOps umożliwia organizacjom korzystanie ze skalowalności, elastyczności i opłacalności infrastruktury opartej na chmurze oraz skrócenie czasu obrotu zautomatyzowanymi pojazdami.

Współpracownicy

Ten artykuł jest obsługiwany przez firmę Microsoft. Pierwotnie został napisany przez następujących współautorów.

Główni autorzy

Inni współautorzy:

Aby wyświetlić niepubliczne profile serwisu LinkedIn, zaloguj się do serwisu LinkedIn.

Następne kroki

Aby dowiedzieć się więcej o tych informacjach, zaleceniach technologicznych i rozwiązaniach typu open source dla określonych obszarów, takich jak symulacje i modele danych, zobacz pomysł rozwiązania:

Pomysł na rozwiązanie dla rozwiązania AVOps

Przydatne mogą być również następujące zasoby: